Тема 6. Програмні засоби роботи з базами та сховищами даних

База даних – сукупність екземплярів різних типів записів і відношень між записами та елементами.

Використання бази даних припускає роботу з нею декількох прикладних програм (застосувань), що вирішують завдання різних користувачів.

Сховище даних – це аґреґований інформаційний ресурс, що містить консолідовану інформацію з усієї проблемної області та використовується для підтримки прийняття рішень.

Консолідована інформація – це одержані з декількох джерел та системно інтеґровані різнотипні інформаційні ресурси, які в сукупності наділені ознаками повноти, цілісності, несуперечності та складають адекватну інформаційну модель проблемної області з метою її аналізу опрацювання та ефективного використання в процесах підтримки прийняття рішень.

Типове сховище даних зазвичай відрізняється від традиційної реляційної бази даних.

По-перше, традиційні бази даних призначені для того, щоб допомогти користувачам виконувати повсякденну роботу, тоді як сховища даних призначені для прийняття рішень. Наприклад, продаж товару і виписування рахунку здійснюється з використанням бази даних, призначеної для опрацювання транзакцій, а аналіз динаміки продажів за декілька років, що дозволяє спланувати роботу з постачальниками, — за допомогою сховища даних.

По-друге, традиційні бази даних характеризуються постійними змінами у процесі роботи користувачів, а сховище даних відносно стабільне: дані у ньому зазвичай оновлюються за розкладом (наприклад, щотижня, щодня або щогодини — залежно від потреб). В ідеалі процес поповнення (або як далі ми будемо називати завантаження) є просто додаванням нових даних за певний період часу без зміни попередньої інформації, що вже міститься в сховищі.

І,по-третє, традиційні бази даних найчастіше є джерелом даних, що потрапляють у сховище. Крім того, сховище може поповнюватися за рахунок зовнішніх джерел, наприклад статистичних звітів.

Враховуючи специфіку, cховище даних має такі особливості проектування та побудови:

- отримання інформації з різних джерел даних (у тому числі і з реляційних баз даних) у деталізованому та аґреґованому вигляді;

- багатовимірне подання інформації – ігноруються деякі вимоги нормалізації, що значно підвищує швидкість опрацювання інформації, оскільки зменшує кількість операцій з’єднання;

- наявність пакетного завантаження даних в сховище даних та вивантаження даних;

- наявність процедур аналізу даних та отримання нових даних;

- орієнтованість даних на аналітичне, а не на статичне опрацювання.

Сховища даних краще пристосовані до зберігання та аналітичного опрацювання великих обсягів даних і, в основному, є інтеґрацією реляційної та багатовимірної моделей.

Зведення даних – предметно орієнтована, історична і унікально зв'язана множина нормалізованих таблиць, які підтримують одну або більше функціональних предметних областей. Це – гібридний підхід, що поєднує кращі особливості 3-ої нормальної форми (3НФ) і схеми «зірка». Модель гнучка, масштабується, послідовна і пристосована до потреб різних предметних областей. Вона відповідає потребам сховища даних і відкидає потребу у використанні вітрин даних та, на відміну від гібридного підходу Хекні, не вимагає подвійної роботи для надбудови архітектури шина над архітектурою корпоративної фабрики.

Зведення даних може керувати масивними наборами ґранульованих даних в меншому, більш нормалізованому фізичному просторі, наприклад 3НФ і схемі «зірка». Базується на математичних принципах, які підтримують нормалізовані моделі даних. Внутрішня частина моделі зведення даних – близькі структури, які відповідають традиційним визначення схеми «зірка» і 3НФ, що включають виміри, зв’язки багато-до багатьох і стандартні табличні структури. Відмінності полягають в подані зв’язків, структуризації поля і ґранульованому, пов’язаному з часом, зберіганні даних.

Є такі підвиди сховища даних: вітрина даних, оперативне сховище даних.

Вітрина даних (ВД) — зріз сховища даних, масив тематичної, вузьконапрямленої інформації, що орієнтований, наприклад, на користувачів однієї робочої групи або департаменту.

Дворівнева архітектура сховища даних передбачає побудову вітрин даних без створення центрального сховища, при цьому інформація надходить із реєстраційних систем і обмежена конкретною предметною областю. При побудові вітрин використовуються основні принципи побудови сховищ даних, тому їх можна вважати сховищами даних у мініатюрі.

Побудова повноцінного корпоративного сховища даних зазвичай виконується в трьохрівневій архітектурі. На першому рівні розташовані різноманітні джерела даних - внутрішні системи, що реєструють, довідкові системи, зовнішні джерела (дані інформаційних агентств, макроекономічні показники).

Другий рівень містить центральне сховище, куди стікається інформація від всіх джерел з першого рівня, і, можливо, оперативне сховище даних (сховище поточної інформації, розглянуто далі), що не містить історичних даних і виконує дві основні функції:

- по-перше, воно є джерелом аналітичної інформації для оперативного керування.

- по-друге, тут підготовляються дані для наступного завантаження в центральне сховище.

Операційне сховище даних (ОСД) – це предметно-орієнтований, інтеґрований, змінюваний набір консолідованих даних, який містить поточну (не історичну) деталізовану інформацію.

Поиск по сайту: